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후속 스톱 로스 전략과 함께 적응적인 이동 평균 크로스오버

저자:차오장, 날짜: 2024-07-29 14:27:58
태그:SMAMAEMAATRSLTP

전반적인 설명

트레일링 스톱-러스 전략의 적응형 이동 평균 크로스오버 (Adaptive Moving Average Crossover with Trailing Stop-Loss Strategy) 는 여러 기술적 지표를 결합한 양적 거래 접근법이다. 이 전략은 주로 트레이드 엔트리에 대한 빠르고 느린 단순 이동 평균 (SMA) 사이의 크로스오버 신호에 의존하며, 리스크 관리를 위해 적응형 트레일링 스톱-러스를 사용합니다. 이 전략은 또한 다양한 시장 조건에서 적응성과 탄력성을 향상시키기 위해 변동성 기반 포지션 사이징 및 적응형 스톱-러스 수준과 같은 고급 기능을 통합합니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 요소를 포함합니다.

이동 평균 크로스오버: 서로 다른 기간을 가진 두 가지 간단한 이동 평균 (SMA) 을 사용합니다. 빠른 SMA (디폴트 5 기간) 및 느린 SMA (디폴트 50 기간). 빠른 SMA가 느린 SMA를 넘을 때 긴 입력 신호가 발생합니다.
포지션 사이징: 전략은 계좌 잔금과 현재 가격에 기반한 동적 포지션 사이징 방법을 사용합니다. 또한 투자 자본의 비율을 조정 할 수있는 "신뢰" 인자를 도입합니다.
트레이링 스톱 로스 (Trailing Stop Loss): 비율에 기반한 트레이링 스톱 로스 메커니즘을 구현합니다. 스톱 로스 수준은 가격이 상승함에 따라 상승하여 수익을 잠금하고 인출을 제한합니다.
적응 기능: fancy_tests 옵션이 활성화되면 전략은 표준편차에 기반한 동적 스톱 로스 비율을 사용하여 스톱 로스 레벨이 시장 변동에 적응할 수 있습니다.
출구 논리: 전략은 주로 고정된 영업점을 설정하지 않고 포지션 폐쇄를 위해 후속 스톱-러스로 의존합니다.

전략적 장점

트렌드 추적: 이동 평균 크로스오버를 사용하여 전략은 중장기 트렌드를 포착할 수 있으며, 강력한 트렌드 시장에서 상당한 이익을 얻을 수 있습니다.
리스크 관리: 후속 스톱-러스 메커니즘은 수익을 실행하는 동시에 하향 리스크를 효과적으로 제어합니다.
적응성: 스톱 로스 수준을 조정하기 위해 변동성 요인을 포함함으로써 전략은 다른 시장 환경에 더 잘 적응할 수 있습니다.
자본 관리: 역동적인 포지션 크기는 계좌가 성장함에 따라 거래 크기를 증가시키는 데 도움이되며 계좌 유출 중 위험 노출을 자동으로 감소시킵니다.
유연성: 전략은 이동 평균 기간과 스톱-러스 비율과 같은 여러 가지 조정 가능한 매개 변수를 제공하며 사용자가 다른 시장과 개인적인 위험 선호도에 따라 최적화 할 수 있습니다.

전략 위험

가짜 브레이크오웃: 변화 또는 불안정한 시장에서 이동 평균의 빈번한 잘못된 브레이크오웃이 발생할 수 있으며, 여러 번의 스톱 로스 출구로 이어질 수 있습니다.
지연: 이동 평균은 본질적으로 지연 지표이며, 매우 변동적인 시장에서 충분히 빠르게 반응하지 않을 수 있습니다.
과잉 거래: 잘못된 매개 변수 설정으로 인해 빈번한 입출입이 발생할 수 있으며 거래 비용이 증가합니다.
마감 위험: 마감 손실이 늦어졌음에도 불구하고 전략은 빠르게 역전되는 시장에서 여전히 상당한 마감에 직면 할 수 있습니다.
단방향 거래: 전략은 현재 단지 긴 포지션을 취하고 잠재적으로 기회를 놓치고 또는 하락 추세에서 손실을 발생시킬 수 있습니다.

전략 최적화 방향

멀티 타임프레임 분석: 거짓 신호를 줄이기 위해 더 긴 기간 이동 평균과 같은 장기 트렌드 지표를 도입하십시오.
짧은 판매 로직을 추가: 포괄성 및 수익 기회를 향상, 짧은 거래를 지원하기 위해 전략을 확장.
진입 시기를 최적화: 다른 기술 지표 (예를 들어, RSI, MACD) 를 결합하여 거래 신호를 필터링하고 진입 정확도를 향상시키는 것을 고려하십시오.
동적 매개 변수 최적화: 시장 변동성에 따라 이동 평균 기간을 동적으로 조정하는 것과 같은 적응적 매개 변수 조정 메커니즘을 구현합니다.
이윤 취득 메커니즘을 도입: 후속 정지 외에도 기술 지표 또는 고정 목표에 기반한 이윤 취득 규칙을 추가하는 것을 고려하십시오.
포지션 관리 개선: 켈리 기준 또는 다른 위험 부등 방법과 같은 더 정교한 포지션 크기 전략을 구현합니다.
기본 필터를 추가합니다. 주식 거래의 경우 추가적인 거래 필터링 조건으로 기본 지표를 포함하는 것을 고려하십시오.

결론

트레일링 스톱-러스 전략과 함께 적응 이동 평균 크로스오버는 여러 양적 거래 개념을 통합하는 포괄적인 접근법입니다. 트레일링 스톱을 사용하여 이동 평균 크로스오버를 통해 트렌드를 캡처하고 위험을 관리하며 동적 매개 변수 조정을 통해 적응력을 향상시킵니다. 본질적인 위험과 한계가 있지만 신중한 매개 변수 최적화 및 추가 전략 개선은 잠재적으로 견고한 거래 시스템으로 변환 할 수 있습니다. 전략의 모듈형 설계는 또한 미래의 확장 및 최적화에 대한 견고한 토대를 제공합니다. 위험 관리를 강조하면서 트렌딩 시장에서 일관된 수익을 추구하는 거래자에게이 전략은 훌륭한 출발점을 제공합니다.

/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © chinmay.hundekari

//@version=5
//@version=5
strategy("test", overlay = true)

// Calculate two moving averages with different lengths.
SLMA = input.int(50,"SMA",minval=10,step=1)
FSMA = input.int(5,"SMA",minval=1,step=1)
fancy_tests = input.bool(true,"Enable Fancy Changes")
longLossPerc = input.float(2, title="Trailing Stop Loss (%)",
     minval=0.0, step=0.1) * 0.01
stdMult = input.float(2.0, title="Standard Deviation Multiplier",
     minval=0.0, step=0.01)

float fastMA = ta.sma(close, FSMA)
float slowMA = ta.sma(close, SLMA)
float closMA = ta.sma(close, 25)

confidence = 1.0
if (fancy_tests)
    longLossPerc := stdMult * ta.stdev(ohlc4, 20)/close
balance = strategy.initial_capital + strategy.netprofit
balanceInContracts = balance* confidence/close

// Enter a long position when `fastMA` crosses over `slowMA`.
if ta.crossover(fastMA, slowMA)
    strategy.entry("BUY", strategy.long, qty=balanceInContracts)
//longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
//Trailing Stop loss Code
longStopPrice = 0.0
percLoss = longLossPerc
longStopPrice := if strategy.position_size > 0
    //if (strategy.openprofit_percent/100.0 > longLossPerc)
    //    percLoss := math.min(strategy.openprofit_percent/200.0, longLossPerc)
    stopValue = close * (1 - percLoss)
    math.max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("STP", stop=longStopPrice)
plot(strategy.position_size > 0 ? longStopPrice : na,
     color=color.red, style=plot.style_cross,
     linewidth=2, title="Long Stop Loss")
// Enter a short position when `fastMA` crosses under `slowMA`.
//if ta.crossunder(fastMA, closMA)
//    strategy.close_all("SEL")//strategy.entry("sell", strategy.short)

// Plot the moving averages.
plot(fastMA, "Fast MA", color.aqua)
plot(slowMA, "Slow MA", color.orange)
plot((confidence)*(close), "Confidence", color=color.green, linewidth=2)